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NToader / AIVA-Crotalpath

Crotalpath es un sistema que destinado a complementar la trazabilidad del ganado aportada por los crotales mediante visión artificial.
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Crotalpath

Crotalpath es un sistema destinado a complementar la trazabilidad del ganado, aportada por los crotales, mediante visión artificial. Este sistema está dividido en dos módulos: Crotalpath Core, el algoritmo de visión, y Crotalpath WebApp, la aplicación web, para realizar consultas.

Instalación

Dependencias de cada sistema operativo

Para la correcta ejecución del sistema son necesarias las siguientes dependencias específicas para cada sistema operativo:

Descarga del sistema e instalación de dependencias de Python (comunes a todos los sistema operativos)

Una vez resueltas las dependencias anteriores, para descargar el sistema se debe ejecutar:

git clone https://github.com/NToader/AIVA-Crotalpath.git

Entramos en el directorio generado

cd AIVA-Crotalpath

Los paquetes de Python necesarios se deben instalar de la siguiente manera:

pip install -r requirements.txt

Con esto habría finalizado la instalación y ya se podría usar el sistema.

Ejecución

Para utilizar el sistema basta con invocarlo desde un terminal proporcionando una serie de imágenes o una carpeta de imágenes. Para procesar una carpeta con imágenes se debe utilizar la opción -f mientras que para una o varias imágenes, la opción -i. Para mostrar el resultado de cada reconocimiento en una ventana de OpenCV se debe indicar el parámetro -d y para establecer la ruta donde almacenar el resultado se debe usar el parámetro -o. Finalmente, para determinar el tipo de reconocedor a usar se debe utilizar el flag -t seguido por un número. Actualmente el único reconocedor disponible es el Bovino, identificado como 1.

Algunos ejemplos (ejecutar desde la raíz del repositorio):

Reconocimiento de una imagen de un crotal bovino y muestra del resultado

python -m crotalpath_core -t 1 -i crotalpath_core/tests/dataset/TestSamples/0001.TIF -o ./res.json  -d

Reconocimiento de una imagen de un crotal bovino sin mostrar el resultado

python -m crotalpath_core -t 1 -i crotalpath_core/tests/dataset/TestSamples/0001.TIF -o ./res.json

Reconocimiento de varios crotales

python -m crotalpath_core -t 1 -i crotalpath_core/tests/dataset/TestSamples/0001.TIF crotalpath_core/tests/dataset/TestSamples/0002.TIF crotalpath_core/tests/dataset/TestSamples/0003.TIF -o ./res.json

Reconocimiento de todos los crotales presentes en un directorio (5 crotales)

python -m crotalpath_core -t 1 -f=crotalpath_core/tests/dataset/TestSamples5/ -o ./res.json

Test

Para la ejecución de los test hay que ejecutar la siguiente línea desde la raíz de la carpeta de este repositorio:

python -m unittest discover -v crotalpath_core

Despliegue con Docker

Para realizar el despliegue mediante Docker se debe instalar este programa, para ello consultar el siguiente enlace: https://www.docker.com/get-started

Linux

Instalación

Para instalar el sistema mediante Docker se deberá utilizar el siguiente comando desde la raíz del repositorio:

bash build.sh

Ejecución

Para ejecutar el contenedor Docker y, con ello, el sistema Crotalpath se debe ejecutar el sigueinte comando:

bash start.sh

Una vez iniciado el contenedor Docker hay que navegar a la siguiente dirección para usar el sistema: http://127.0.0.1:5000/index.html

Para detener el servicio hay que ejecutar:

bash stop.sh

Windows

Instalación

Para instalar el sistema mediante Docker se deberá utilizar el siguiente comando desde la raíz del repositorio:

build.bat

Ejecución

Para ejecutar el contenedor Docker y, con ello, el sistema Crotalpath se debe ejecutar el siguiente comando:

start.bat

Una vez iniciado el contenedor Docker hay que navegar a la siguiente dirección para usar el sistema: http://127.0.0.1:5000/index.html

Para detener el servicio hay que ejecutar:

stop.bat